トマトのお餅小屋

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中文导读#

这篇文章从一句“我们还在讨论循环，还是已经转向图？”出发，讨论 AI Agent 架构真正需要改变的地方。

单循环适合围绕一个目标不断测量、行动和纠偏，但它可能遭遇指标异化、目标不可反思、多个循环互相冲突，以及测量系统已经失真却仍显示正常等问题。

作者所说的 Graph Engineering，不只是把流程画成更复杂的图，而是设计循环之间的监督关系：一个循环负责优化，另一个循环监视反向指标；慢速治理循环可以修改快速执行循环的目标；独立审计与隐藏评测负责确认指标仍然连接现实。

文章最重要的落点并非“Graph 一定优于 Loop”，而是系统是否 grounded。如果所有循环都读取同一套报表，它们可能形成互相证明正确的封闭网络。真实用户、真实测试、真实收入与不可被优化器改写的规则，才是反馈系统的外部锚点。